Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Nevrovsky_V_A_voprosy_IIS.doc
Скачиваний:
2
Добавлен:
01.03.2025
Размер:
78.34 Кб
Скачать
  1. Типовые структуры иис.

Структуры ИИС. Основные элементы:

- датчики;

- устройство, формирующее значение образцовых мер;

- устройство сравнения;

- устройство выдачи результата измерения.

  1. Условные обозначения элементов иис.

  2. Виды сигналы в иис. Периодические и импульсные сигналы. Энергия сигналов. Детерминированные и случайные сигналы.

Сигналы ИИС. По своей природе информация – величина вероятностная. Сигнал – материальный носитель информации. Параметры сигнала, которые несут информацию по некоторой договоренности, называются информативными. По характеру поведения этих параметров можно разделить сигналы на:

- импульсные – сигнал равен нулевому значению за исключением определенных промежутков времени;

- периодические удовлетворяют следующему условию, где k – целое число. Применяются в качестве несущих сигналов при модулировании их полезной информацией;

- случайные появляются в тех объектах измерения, о которых у нас имеются только неполные сведения. Запись случайного процесса называется реализацией этого процесса.

Детерминированным называется сигнал, который точно определен в любой момент времени (например, задан в аналитическом виде).

  1. Понятие эргодичности случайного сигнала. Величины, характеризующие случайный сигнал.

Эргодический процесс – процесс, усреднение которого по ансамблям совпадает с усреднением по времени. Помимо стандартных характеристик случайных величин рассматривают также корреляционную функцию, указывающую на статистическую связь между двумя сигналами

  1. Спектральный анализ сигналов. Свойства преобразований Фурье. Качественное различие спектров периодических сигналов и одиночных импульсов.

Свойства преобразований Фурье:

- свойство суперпозиции: будет иметь спектр ;

- свойство перемены знака: x(-t) отобразится в X(-w);

- свойство изменения масштаба x(t/a) в X(aw);

- свойство задержки сигнала: x(t-a) в X(w)e^-iwa;

- свойство модуляции: в ;

- свойство дифференцируемости спектра: в ;

- свойство дифференцируемости сигнала: в ;

- свойство коррелируемости: ;

- свойство умножения: ;

- равенство Парсеваля:

  1. Примеры спектров. Спектр случайного сигнала. Понятие о «белом шуме». Спектр периодического сигнала, испорченного случайным шумом.

Частотное распределение дельта-функции стремится к прямой линии при Т->0. Такой спектр (не зависящий от частоты) называют белым шумом (X(w)=const). У реальных сигналов чем уже импульс, тем ближе он к дельта-функции, а его спектр ближе к спектру белого шума. Любой периодический или детерминированный сигнал при неконтролируемых изменениях его параметров может стать случайным.

  1. Понятие о корреляционном анализе. Корреляционные и взаимно-корреляционные функции периодических и импульсных сигналов.

Если есть 2 случайных сигнала Х и Y, то корреляционная функция показывает связь между двумя случайными сигналами.

Корреляционные ИИС предназначены для определения корреляционной функции. Примеры применения:

- измерение величин, испорченными помехами;

- измерение скорости потока жидкости и газа.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]